A nstech é a maior empresa de software para logística da América Latina e conecta empresas, soluções e talentos para transformar um dos setores mais essenciais da economia. Na Holding, atuamos de 
forma estratégica, apoiando as empresas do grupo em temas corporativos, tecnologia, pessoas, cultura, governança e crescimento. Aqui, buscamos profissionais que queiram atuar com visão de negócio, colaboração e impacto, ajudando a sustentar a evolução do ecossistema nstech.

Sobre a Vaga

Buscamos uma pessoa Cientista de Dados Pleno para atuar em um ambiente altamente técnico, integrado a arquiteturas distribuídas, orientadas a eventos e cloud-native, onde modelos analíticos e preditivos são produtos reais executando em produção. Você vai atuar com dados de logística em grande escala, construindo modelos que impactam diretamente produtos e operações, em um ambiente que evolui para Dados & IA como core e produtos de dados na plataforma.

Responsabilidades e atribuições

Realizar EDA, feature engineering e validação estatística, garantindo qualidade e reprodutibilidade dos experimentos;
Desenvolver modelos analíticos e de ML, avaliando métricas, vieses e trade-offs técnicos (performance, explicabilidade e custo);
Definir e acompanhar métricas de observabilidade de modelos, participando da instrumentação com logs, métricas e traces (OpenTelemetry, Prometheus, Serilog);
Colaborar com engenharia na adoção de padrões como Clean Architecture, CQRS e mensageria assíncrona, garantindo baixo acoplamento entre modelo e infraestrutura;
Contribuir para padrões de governança, qualidade e contratos de dados, assegurando consistência, rastreabilidade e reuso;

 

Requisitos e qualificações

Experiência prática como Cientista de Dados atuando com modelagem estatística, ML e análise exploratória;
Programação aplicada a dados (Python e/ou R) com forte foco em experimentação estruturada e reprodutível;
Experiência em estatística para definição de hipóteses, métricas e validação de resultados;
Vivência trabalhando em ecossistemas distribuídos, integrados a APIs e/ou mensageria;
Conforto para atuar em ambientes cloud-native, com containers, versionamento e pipelines automatizados;
Capacidade de dialogar tecnicamente com times de desenvolvimento, plataforma e produto;
Uso consciente de ferramentas de IA para desenvolvimento (Cursor, GitHub Copilot, Claude Code).

Diferenciais

Experiência com DataBricks;
Conhecimento de práticas de MLOps integradas a pipelines de engenharia;
Vivência em ambientes com Clean Architecture, CQRS e mensageria assíncrona;
Experiência em contextos de produtos de dados e governança federada.

Benefícios 
• Convênio médico com coparticipação  
• Plano odontológico 
• Ticket refeição, sem custo para o colaborador  
• Wellhub/Gympass  
• Zenklub: duas consultas mensais sem custo  
• Day off de aniversário  
• Seguro de vida sem custo  
• Auxílio funeral sem custo